Um estudo publicado na Nature Biotechnology apresenta um novo uso promissor para a inteligência artificial: projetar pequenas moléculas semelhantes a medicamentos capazes de se ligar e destruir proteínas nocivas no corpo — mesmo sem conhecer sua estrutura tridimensional.
A tecnologia pode abrir caminho para tratamentos contra doenças resistentes às terapias tradicionais, como certos cânceres, distúrbios neurológicos e infecções virais.
Como a ferramenta age
A ferramenta, chamada PepMLM, foi desenvolvida por pesquisadores das universidades McMaster, Duke e Cornell.
Baseada em um algoritmo originalmente criado para compreender linguagem humana, ela foi treinada para interpretar a “linguagem” das proteínas e projetar fármacos peptídicos usando apenas a sequência de aminoácidos, sem depender de modelos estruturais — um avanço para atingir proteínas antes consideradas “intocáveis”.
“Essa abordagem muda o jogo”, afirma Pranam Chatterjee, líder do trabalho na Duke e hoje na Universidade da Pensilvânia.
Em testes, o PepMLM gerou peptídeos capazes de se ligar e, em alguns casos, degradar proteínas associadas a câncer, doença de Huntington e patógenos virais.
Leia mais:
Ingresso da IA generativa na saúde gera controvérsias
Como a inteligência artificial pode ajudar na saúde mental
Modelo de IA processa diagnósticos de câncer quase em tempo real
Avanço teve esforço coletivo de centros de pesquisa
Os experimentos envolveram equipes multidisciplinares: na McMaster, Christina Peng demonstrou a eficácia contra proteínas tóxicas da doença de Huntington; em Cornell, Matthew DeLisa e Hector Aguilar trabalharam com proteínas virais; e, em Duke, o modelo foi criado e validado.
O grupo já desenvolve novas versões da IA, como PepTune e MOG-DFM, para melhorar a estabilidade e a entrega desses peptídeos no organismo. “Queremos uma plataforma terapêutica programável, que parta de uma sequência e resulte em um medicamento real”, resume Chatterjee.
O post Novo avanço em IA promete medicamentos para doenças “intocáveis” apareceu primeiro em Olhar Digital.
